Le cancer du sein est l’une des tumeurs malignes les plus courantes menaçant la santé et la vie des femmes dans le monde. Le tissu fibroglandulaire du sein (fibroglandular tissue, FGT) est un composant du parenchyme mammaire distinct du tissu adipeux. Sa quantité, sa distribution et son état fonctionnel associé influencent non seulement la visualisation des lésions, mais sont également étroitement liés au dépistage du cancer du sein, à la stratification du risque et à l’évaluation de l’efficacité thérapeutique. Différents modes d’imagerie peuvent fournir des informations complémentaires sur la composition tissulaire, la distribution spatiale et l’activité fonctionnelle. La mammographie reflète principalement la proportion de FGT et son effet d’obturation à travers la densité mammaire ; c’est actuellement la méthode d’évaluation la plus mature, mais le chevauchement des tissus en projection bidimensionnelle peut réduire la détection des lésions. L’échographie peut décrire la composition du tissu glandulaire et la complexité des échos de fond, offrant des informations supplémentaires pour comprendre les différences dans la composition interne des seins denses. L’imagerie par résonance magnétique (magnetic resonance imaging, MRI) peut évaluer la distribution spatiale du FGT, la perfusion sanguine et l’état fonctionnel lié aux hormones grâce à la quantité de tissu fibroglandulaire et au rehaussement du parenchyme de fond. L’imagerie moléculaire mammaire et la tomographie par émission de positons peuvent refléter davantage la captation du parenchyme de fond et l’activité métabolique, bien que ces applications en soient encore à un stade exploratoire. Avec le développement des technologies d’intelligence artificielle, l’évaluation du FGT s’étend de la classification visuelle à l’analyse quantitative automatisée et à l’exploration des caractéristiques d’imagerie. Les études existantes se concentrent principalement sur l’évaluation automatique de la densité mammaire, la segmentation 3D du sein entier et du FGT en IRM, et la quantification du rehaussement du parenchyme de fond, s’étendant ensuite à l’analyse de la texture, de la distribution spatiale et de la topologie. Les recherches en intelligence artificielle dans d’autres modalités d’imagerie en sont encore à un stade exploratoire, nécessitant une validation de la standardisation et de la valeur clinique. Cet article passe en revue les recherches actuelles et les progrès récents des indicateurs liés au FGT tels que la densité mammaire, la composition du tissu glandulaire en échographie, la quantité de tissu fibroglandulaire en IRM, le rehaussement et la captation du parenchyme de fond, en intégrant les méthodes d’analyse quantitative par intelligence artificielle et les scénarios d’application clinique.

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